KO 码：通过深度学习发明用于可靠无线通信的非线性编解码
信息论
2021-08-31 v1 人工智能
math.IT
摘要
里程碑式码字支撑了可靠的物理层通信，例如 Reed-Muller、BCH、卷积、Turbo、LDPC 和 Polar 码：每一种都是线性码并代表了数学突破。其对人类的影响巨大：这些码中的每一个都已被用于全球无线通信标准（卫星、WiFi、蜂窝）。经典加性白高斯噪声（AWGN）信道上的通信可靠性使得不同码字的基准测试与排序成为可能。在本文中，我们构建了 KO 码，这是一类计算高效的深度学习驱动（编码器，解码器）对，在标准 AWGN 信道上优于最先进的可靠性性能。在低复杂度的连续消除译码下，KO 码在 AWGN 信道上具有挑战性的短到中等块长度体制中击败了最先进的 Reed-Muller 和 Polar 码。我们表明，KO 码的收益主要源于信息比特直接到发射实符号的非线性映射（绕过调制）且仍拥有高效、高性能的解码器。使这成为可能的关键技术创新是受 Reed-Muller 和 Polar 码核心的 Kronecker 运算（KO）计算树启发而设计的一类新型神经架构。这些架构为发现一类迄今未探索的更丰富的非线性代数结构铺平了道路。代码可在 https://github.com/deepcomm/KOcodes 获取。
引用
@article{arxiv.2108.12920,
title = {KO codes: Inventing Nonlinear Encoding and Decoding for Reliable Wireless Communication via Deep-learning},
author = {Ashok Vardhan Makkuva and Xiyang Liu and Mohammad Vahid Jamali and Hessam Mahdavifar and Sewoong Oh and Pramod Viswanath},
journal= {arXiv preprint arXiv:2108.12920},
year = {2021}
}